Warp Sciences выходит из тени с финансированием в размере $215 млн на создание химических лабораторий с ИИ

Разработка перспективной молекулы — лишь начало исследования лекарственного препарата. Её ещё нужно синтезировать, испытать и использовать полученные результаты, чтобы спланировать следующий, более эффективный эксперимент. Warp Sciences рассчитывает, что именно это физическое узкое место станет областью, где ИИ обеспечит следующий крупный прорыв.

Warp Sciences вышла из тени, привлекая $215 млн на создание базирующейся в США контрактной исследовательской организации (CRO) в области химии, которая объединит опытных химиков, ИИ и робототехнику. Компанию возглавляет бывший директор по продуктам OpenAI Кевин Вейл. Она планирует поставлять исследовательские соединения биотехнологическим и фармацевтическим компаниям, одновременно создавая лаборатории, которые будут учиться на результатах проводимых экспериментов.

Раунд финансирования возглавила Lightspeed; в нём также участвовали IVP, Mayfield, Lux, Premji Invest и Menlo Ventures, а также другие инвесторы. Среди бизнес-ангелов — Брайан Армстронг, Майк Кригер, Дилан Филд, а также представители OpenAI Марк Чен и Сара Фриар.

Химические услуги на основе ИИ

Warp начинает с синтеза аналогов для оптимизации соединений-лидеров: компания создаёт варианты молекул, чтобы исследователи могли сравнивать их в процессе поиска кандидата в лекарственные препараты. Это конкретная услуга с измеримым результатом, а не обещание, что модель ИИ самостоятельно изобретёт лекарство.

Согласно странице услуг для клиентов, Warp специализируется на доклинических программах разработки малых молекул и производит соединения в масштабах от миллиграммов до нескольких граммов. Компания описывает типичные задачи как синтез сложных молекул, требующий от пяти до 15 этапов. Это позволяет ей участвовать в повторяющемся цикле синтеза и оценки соединений, необходимом исследовательским командам для совершенствования программы.

Warp также чётко разграничивает, кто определяет направление исследований. Клиенты выбирают молекулы для дальнейшей разработки и сохраняют контроль над своими программами создания лекарств. У Warp нет собственного портфеля разрабатываемых препаратов. Компания предоставляет химические услуги и экспериментальную инфраструктуру, которыми пользуются эти команды.

Это важно с коммерческой точки зрения. CRO должна поставлять пригодные к использованию соединения, поддерживать их качество и эффективно сотрудничать с научными специалистами заказчика. Эти требования сразу проверяют, насколько автоматизация Warp полезна в работе: повышает ли она производительность и надёжность услуг.

От результатов лабораторных исследований — к более совершенным моделям

Долгосрочная технологическая концепция компании основана на обратной связи между экспериментами и машинным обучением. Физические эксперименты дают данные о том, что работает. Системы ИИ учатся на этих данных, помогают планировать последующие эксперименты и позволяют постепенно автоматизировать лабораторную работу. Более совершенные лаборатории, в свою очередь, могут получать ещё более полезные данные.

В манифесте основателей Warp заявляет, что планирует фиксировать как успешные эксперименты, так и неудачные. Наряду с работой для клиентов компания намерена проводить отдельные экспериментальные кампании, чтобы собирать данные для своих моделей. По мере автоматизации всё большей части рабочего процесса лабораториями будут руководить опытные химики.

Учёт неудач — важная часть этого подхода. Знание о том, что эксперимент не дал желаемого результата, помогает определить границы применимости метода и понять, что следует попробовать дальше. Чтобы эти сведения улучшали модель, их нужно фиксировать с достаточным экспериментальным контекстом, позволяющим отличить бесперспективную идею от ошибки при выполнении эксперимента.

Робототехника обеспечивает физическую часть этого цикла, а программное обеспечение связывает планирование, проведение экспериментов и регистрацию результатов. Создавая эти системы непосредственно в лаборатории, Warp может проектировать автоматизацию с учётом реальной работы химиков. Предполагаемое преимущество заключается в совершенствовании всего экспериментального процесса, а не только в ускорении разработки молекул при неизменной очереди лабораторных задач.

Более масштабная цель Warp — создать научный ИИ, который поможет учёным рассуждать о физическом мире и разрабатывать информативные эксперименты. Однако заявленное коммерческое направление компании пока уже: поставка исследовательских соединений и постепенная автоматизация работ, необходимых для их производства.

Четыре основателя на стыке химии, ИИ и операционной деятельности

Кевин Вейл, сооснователь и генеральный директор, последним занимал должности директора по продуктам и вице-президента по науке в OpenAI. Его опыт включает превращение достижений в области ИИ в продукты и создание систем для их практической работы.

Сооснователь и операционный директор DJ Patil был первым главным специалистом США по данным и одним из руководителей Devoted Health на этапе её основания. Сооснователь и директор по научной работе Sol Reisberg ранее занимал руководящие должности в области медицинской химии в Terremoto Biosciences. Сооснователь и технический директор Mano Paluri был вице-президентом в Meta Superintelligence Labs и одним из основателей FAIR.

Такое сочетание опыта отражает предстоящие задачи: создание систем ИИ, организация научной работы и поставка химических соединений, пригодных для использования клиентами. По словам Warp, в раннюю команду также вошли специалисты по робототехнике из Genesis, Skild AI и 1X, а также эксперты в области науки из Genentech и Lawrence Livermore National Labs.

Оплата за поставленные соединения

Подход Warp к ценообразованию добавляет финансированию компании еще одно измерение. На сайте компании говорится, что плата взимается за каждое полученное соединение, а цену согласовывают с заказчиком. Если соединение не удалось получить, заказчик за него не платит. Warp противопоставляет такую схему договорам с CRO, в которых стоимость зависит от числа сотрудников, занятых полный рабочий день.

Такая модель связывает выручку с выполненной работой. Если автоматизация позволит надежно получать соединения с меньшими затратами труда, Warp сможет повысить собственную рентабельность, а заказчикам — обеспечить более прямую связь между расходами и результатом. Компания позиционирует свою услугу как возможность сотрудничать и сохранять контроль внутри страны по ценам офшорного аутсорсинга, однако общий прайс-лист и сравнительные данные о стоимости она не публиковала.

Warp сообщает, что сейчас сотрудничает с небольшим числом партнеров по разработке. В рамках этих отношений химики заказчиков и команда Warp еженедельно взаимодействуют, что позволяет стартапу совершенствовать услуги и системы, опираясь на актуальные исследовательские задачи.

Задачи реализации планов, стоящие за финансированием в размере 215 млн долларов

Полученное финансирование обеспечивает Warp значительными ресурсами для развития бизнеса, которому необходимо наращивать не только программную, но и физическую инфраструктуру. Компания может превратить химические услуги в самообучающуюся систему: получать соединения, собирать экспериментальные данные, совершенствовать модели и применять эти улучшения, чтобы эффективнее выполнять последующие задачи.

В объявлении не приводятся измеренные данные об ускорении выполнения заказов, результаты тестирования моделей или подтверждения того, что полностью автономная лаборатория уже работает. Это отдельные этапы, не связанные напрямую с формированием команды и привлечением капитала. На практике предстоит проверить, сможет ли Warp регулярно обеспечивать заказчикам обещанные качество, скорость и экономическую эффективность.

Пока что важнейшее решение компании касается того, с чего начать. Начав с программ химических исследований под руководством заказчиков, Warp связывает свои амбиции в сфере ИИ с постоянной научной потребностью. Каждое полученное соединение дает возможность заработать и усовершенствовать лабораторную систему для следующей задачи.